一种视频噪声估计方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及视频图像处理技术领域，尤其涉及一种视频噪声估计方法及装置。
【背景技术】
[0002]视频噪声估计与视频降噪相配合，可以大大减轻视频降噪参数不合适带来的拖影(Ghost)或者降噪不足的问题，并提高视频降噪算法的适用范围。
[0003]以往对视频噪声估计的研究已经较为充分，可以适应各种环境下的不同噪声水平。但因为需要区分图像中的细节和噪声，往往需要统计计算图像每个分块的细节信息，这样会消耗很多的资源。用DSP实现的视频噪声估计算法需要消耗大量的计算周期，用FPGA实现的视频噪声估计算法需要消耗大量的逻辑单元。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是提供一种视频噪声估计方法及装置，以解决现有的视频噪声估计消耗过多资源的问题。
[0005]本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
[0006]一种视频噪声估计的方法，包括:
[0007]分别确定当前帧视频图像的每个降噪区域在降噪处理前与降噪处理后的像素值的差值；
[0008]根据每个降噪区域的上述差值，确定噪声估计均值；
[0009]分别将每个降噪区域的上述差值与该噪声估计均值进行比较，确定每个降噪区域的噪声水平。
[0010]其中，视频图像划分为N个降噪区域，N为不小于2的整数。通常，将视频图像的所有像素点平均划分为N个降噪区域。一种特殊情况是，一个像素点作为一个降噪区域。
[0011]其中，噪声水平为对下一帧视频图像的降噪区域进行降噪处理所需的视频噪声估计结果。也就是说，基于当前帧视频图像确定的一个降噪区域的噪声水平，用于在下一帧视频图像中对该降噪区域进行降噪处理。
[0012]本发明实施例提供的方法，利用视频降噪算法本身对噪声与细节的区分能力实现视频噪声估计。其中，视频降噪算法本身对噪声与细节的区分能力体现在，降噪处理前后的像素值如果不存在差值(或者差值在允许范围内)，则相应的降噪区域为细节，否则为噪声。本发明实施例提供的方法，直接采用降噪处理前后的像素值差值确定噪声水平，不需要单独的视频噪声估计算法，降低了资源消耗。
[0013]较佳地，如果降噪区域包括至少两个像素点，降噪区域的像素值可以是该降噪区域包括的所有像素点的像素值的均值，也可以是该降噪区域包括的所有像素点的像素值之和，还可以是该降噪区域包括的所有像素点的像素值的集合。
[0014]如果降噪区域的像素值是该降噪区域包括的所有像素点的像素值的集合，确定该降噪区域在降噪处理前与降噪处理后的像素值的差值的具体实现方式可以是:确定该降噪区域包括的每个像素点在降噪处理前与降噪处理后的像素值的差值。
[0015]基于上述任意实施例，较佳地，根据每个降噪区域的上述差值，确定噪声估计均值的具体实现方式可以是:对每个降噪区域的上述差值进行直方图统计；根据直方图统计结果，确定噪声估计均值。
[0016]基于上述任意实施例，较佳地，可以确定所有降噪区域的上述差值的均值，为上述噪声估计均值。
[0017]基于与方法同样的发明构思，本发明实施例提供一种视频噪声估计的装置，包括:
[0018]噪声值确定模块，用于分别确定当前帧视频图像的每个降噪区域在降噪处理前与降噪处理后的像素值的差值，其中，视频图像划分为N个降噪区域，N为不小于2的整数；
[0019]噪声估计均值确定模块，用于根据每个降噪区域的所述差值，确定噪声估计均值；
[0020]视频噪声估计模块，用于分别将每个降噪区域的所述差值与噪声估计均值进行比较，确定每个降噪区域的噪声水平，噪声水平为对下一帧视频图像的降噪区域进行降噪处理所需的视频噪声估计结果。
[0021]本发明实施例提供的装置，利用视频降噪算法本身对噪声与细节的区分能力实现视频噪声估计。其中，视频降噪算法本身对噪声与细节的区分能力体现在，降噪处理前后的像素值如果不存在差值(或者差值在允许范围内)，则相应的降噪区域为细节，否则为噪声。本发明实施例提供的方法，直接采用降噪处理前后的像素值差值确定噪声水平，不需要单独的视频噪声估计算法，降低了资源消耗。
[0022]较佳地，如果降噪区域包括至少两个像素点，降噪区域的像素值为降噪区域包括的所有像素点的像素值的均值；或者，
[0023]如果降噪区域包括至少两个像素点，降噪区域的像素值为降噪区域包括的所有像素点的像素值之和；或者，
[0024]如果降噪区域包括至少两个像素点，降噪区域的像素值为降噪区域包括的所有像素点的像素值的集合，噪声值确定模块具体用于:确定降噪区域包括的每个像素点在降噪处理前与降噪处理后的像素值的差值。
[0025]基于上述任意装置实施例，较佳地，噪声估计均值确定模块具体用于:
[0026]对每个降噪区域的所述差值进行直方图统计；
[0027]根据所述直方图统计结果，确定噪声估计均值。
[0028]基于上述任意装置实施例，较佳地，噪声估计均值确定模块具体用于:
[0029]确定所有降噪区域的所述差值的均值，为所述噪声估计均值。
【附图说明】
[0030]图1为本发明实施例提供的一种方法流程图；
[0031]图2为本发明实施例提供的另一种方法流程图；
[0032]图3为本发明实施例提供的装置示意图。
【具体实施方式】
[0033]下面将结合附图，对本发明实施例提供的技术方案进行详细描述。
[0034]本发明实施例提供的一种视频噪声估计的方法如图1所示，具体包括如下操作:
[0035]步骤100、分别确定当前帧视频图像的每个降噪区域在降噪处理前与降噪处理后的像素值的差值。
[0036]以下，将“降噪区域在降噪处理前与降噪处理后的像素值的差值”简称为“降噪区域的差值”。
[0037]其中，如果视频图像是灰度图，则像素值是指灰度值。如果是彩色图像，以红绿蓝(RGB)图像为例，其像素值为RGB色彩值。则分别针对红色色彩值、绿色色彩值和蓝色色彩值，按照本发明实施例提供的方法分别确定基于红色色彩值、绿色色彩值和蓝色色彩值的噪声水平。
[0038]步骤110、根据每个降噪区域的差值，确定噪声估计均值。
[0039]步骤120、分别将每个降噪区域的差值与该噪声估计均值进行比较，确定每个降噪区域的噪声水平。
[0040]其中，视频图像划分为N个降噪区域，N为不小于2的整数。通常，将视频图像的所有像素点平均划分为N个降噪区域。一种特殊情况是，一个像素点作为一个降噪区域。
[0041]其中，噪声水平为对下一帧视频图像的降噪区域进行降噪处理所需的视频噪声估计结果。也就是说，基于当前帧视频图像确定的一个降噪区域的噪声水平，用于在下一帧视频图像中对该降噪区域进行降噪处理。
[0042]例如，可以预先设置两个噪声水平(噪声水平1、2)。对于差值小于噪声估计均值的降噪区域，确定其噪声水平为1，表示该降噪区域的视频噪声较小，在下一帧降噪处理时，需要减弱降噪强度，具体降噪强度或者需要减弱的降噪强度等级，可以预先约定；对于差值大于或等于噪声估计均值的降噪区域，确定其噪声水平为2，表示该降噪区域的视频噪声较大，在下一帧降噪处理时，需要增强降噪强度，具体降噪强度或需要增强的降噪强度等级，可以预先约定。
[0043]也可以预先设置多个噪声水平，并确定每个噪声水平对应的比较结果的范围。根据降噪区域的差值与噪声估计均值的比较结果与噪声水平的对应关系，确定该降噪区域的噪声水平。其中，设置的噪声水平的个数，以及每个噪声水平对应的比较结果的范围，根据实际需要设置，本发明不作限定。
[0044]还可以预先确定基于降噪区域的差值与噪声估计均值的差值计算降噪水平的公式，根据降噪区域的差值与噪声估计均值的差值，计算噪声水平。
[0045]本发明实施例提供的方法，利用视频降噪算法本身对噪声与细节的区分能力实现视频噪声估计。其中，视频降噪算法本身对噪声与细节的区分能力体现在，降噪处理前后的像素值如果不存在差值(或者差值在允许范围内)，则相应的降噪区域为细节，否则为噪声。本发明实施例提供的方法，直接采用降噪处理前后的像素值差值确定噪声水平，不需要单独的视频噪声估计算法，降低了资源消耗。本发明实施例提供的方法所消耗的资源，是现有的视频噪声估计算法所消耗资源的几十分之一甚至几百分之一，在硬件资源紧张的场景下有着重要的应用价值。
[0046]较佳地，如果降噪区域包括至少两个像素点，降噪区域的像素值可以是该降噪区域包括的所有像素点的像素值的均值，也可以是该降噪区域包括的所有像素点的像素值之和，还可以是该降噪区域包括的所有像素点的像素值的集合。
[0047]如果降噪区域的像素值是该降噪区域包括的所有像素点的像素值的集合，确定该降噪区域在降噪处理前与降噪处理后的像素值的差值的具体实现方式可以是:确定该降噪区域包括的每个像素点在降噪处理前与降噪处理后的像素值的差值。也就是说，降噪区域的差值是该降噪区域包括的每个像素点在降噪处理前与降噪处理后的像素值的差值的集口 ο
[0048]基于上述任意实施例，较佳地，根据每个降噪区域的差值，确定噪声估计均值的具体实现方式可以是:对每个降噪区域的差值进行直方图统计；根据直方图统计结果，确定噪声估计均值。当然，也可以采用其他方式对差值进行统计，根据统计结果确定噪声估计均值。
[0049]基于上述任意实施例